Burn 框架指南 (第一部分)：纯 Rust 深度学习新纪元

Burn ↗ 是一个完全使用 Rust 语言构建的全栈深度学习框架。其核心设计目标是极高的灵活性、卓越的性能以及从云端服务器到 WebAssembly (WASM) 的极致跨平台能力。

为什么选择 Burn？#

尽管 Python 借助 PyTorch 和 TensorFlow 主导了 AI/ML 领域，但 Rust 带来了无与伦比的生产力优势：

内存安全与强类型系统: 在编译期捕获张量维度不匹配与类型错误。
无需复杂的 C++ 运行时依赖: 实现简单干净的单文件二进制部署。
CubeCL 专属编译器: 自动跨多种硬件融合与优化 GPU Kernel。

[!NOTE] Burn 支持在 NVIDIA (CUDA/WGPU)、Apple Silicon (Metal)、AMD GPU 以及 CPU 上无缝运行。

创建你的第一个 Burn 项目#

使用 Cargo 快速创建一个 Rust 项目：

cargo new burn_hello_world
cd burn_hello_world

bash

配置 Cargo.toml：

Cargo.toml

[dependencies]
burn = { version = "0.14", features = ["wgpu"] }

toml

src/main.rs

use burn::tensor::Tensor;
use burn::backend::Wgpu;

fn main() {
    type MyBackend = Wgpu;
    
    // [!code focus]
    // 在 WGPU 后端上创建 2D 张量
    let tensor: Tensor<MyBackend, 2> = Tensor::from_data([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]);
    println!("Tensor:\n{}", tensor);
}

rust

Burn 的核心特性#

多后端支持: 可在 WGPU、LibTorch、Candle 和 NdArray 后端之间无缝切换。
异步执行机制: 高吞吐量的非阻塞计算图。
WebAssembly 支持: 支持模型直接在 Web 浏览器端原生运行。

为什么选择 Burn？#

创建你的第一个 Burn 项目#

Burn 的核心特性#

参考文献#